การวิเคราะห์คลัสเตอร์: มันคืออะไร & วิธีใช้งาน

ข้อมูลมีความจำเป็นสำหรับแบรนด์และองค์กรในการอนุมานและสรุปผลในใจของลูกค้า การวิเคราะห์คลัสเตอร์ เป็นองค์ประกอบที่สำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลใน การวิจัยตลาด ที่ช่วยแบรนด์ด้วยแนวโน้มที่ได้รับ การระบุกลุ่มตามข้อมูลประชากรที่หลากหลายของลูกค้า พฤติกรรมการซื้อ การชอบและไม่ชอบ และอื่นๆ

วิธีการวิเคราะห์นี้ในกระบวนการวิจัยตลาดจะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูลกลุ่มย่อย ซึ่งช่วยให้เข้าใจว่ากลุ่มบุคคลต่างๆ มีพฤติกรรมอย่างไรในสถานการณ์ที่คล้ายคลึงกัน องค์กรและนักวิจัยต่างๆ สามารถจำแนกคลัสเตอร์เป็นหมวดหมู่ต่างๆ ได้ ขึ้นอยู่กับเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าว่าอะไรเหมาะสมสำหรับคลัสเตอร์ แต่ ธีม การวิเคราะห์ข้อมูล พื้นฐานจะคล้ายคลึงกัน

การวิเคราะห์คลัสเตอร์คืออะไร

การวิเคราะห์คลัสเตอร์เป็นวิธีการทางสถิติในการวิจัยที่ช่วยให้นักวิจัยสามารถฝากข้อมูลหรือจัดกลุ่มชุดของออบเจ็กต์ออกเป็นกลุ่มเล็กๆ แต่มีความแตกต่างกันในลักษณะที่แตกต่างจากคลัสเตอร์อื่นๆ ที่แตกต่างกัน สาระสำคัญใน การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ ช่วยให้แบรนด์ องค์กร และนักวิจัยได้รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลภาพเพื่อระบุแนวโน้มและตรวจสอบสมมติฐานและสมมติฐานที่ชัดเจน

วิธีการวิเคราะห์ในการวิจัยนี้มักใช้การวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติในสาขาต่างๆ รวมถึงการจดจำรูปแบบ การเรียนรู้ของเครื่อง การจัดการข้อมูลเชิงลึกในการวิจัยตลาด การขัดข้อมูล ชีวสารสนเทศ และอื่นๆ

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์คลัสเตอร์คือเพื่อค้นหากลุ่มของวัตถุที่มีการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมที่ชัดเจน แต่โดยที่ลักษณะพื้นฐานและสิ่งต่าง ๆ อยู่ในกลุ่มควบคุมเดียวกัน ตัวอย่างที่ดีของวิธีการวิจัยนี้คือธนาคารที่ใช้ข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณเพื่อวางแผนแนวโน้มในการประมวลผลการเคลมของลูกค้า การใช้การวิเคราะห์กลุ่มจะช่วยให้สรุปข้อเรียกร้องที่เป็นการฉ้อโกงและเข้าใจ พฤติกรรมผู้บริโภค ได้ดียิ่ง ขึ้น

วิธีการวิเคราะห์คลัสเตอร์

การวิเคราะห์คลัสเตอร์ช่วยให้นักวิจัยและนักสถิติเข้าใจข้อมูลอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้นและตัดสินใจได้ดีขึ้น ในขณะที่ข้อมูลสามารถเป็นส่วนหนึ่งของ การวิจัยเชิงคุณภาพ หรือ การวิจัยเชิงปริมาณ การ วิเคราะห์ข้อมูลยังคงดำเนินการในแพลตฟอร์มการวิจัยที่ข้อมูลถูกวางแผนไว้บนกราฟ อย่างไรก็ตาม ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น วิธีการวิเคราะห์กลุ่มต่างๆ ถูกนำมาใช้เพื่อให้เหมาะกับความต้องการในการวิจัย

อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องเลือกวิธีการจัดกลุ่มแบบทดลอง เว้นแต่จะมีเหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่ต้องใช้ในลักษณะเฉพาะ ให้เราดูวิธีการวิเคราะห์คลัสเตอร์ที่ใช้บ่อยที่สุด

การทำคลัสเตอร์แบบลำดับชั้นหรือการวิเคราะห์คลัสเตอร์ตามการเชื่อมต่อ

การทำคลัสเตอร์แบบลำดับชั้นหรือการวิเคราะห์คลัสเตอร์ตามการเชื่อมต่อเป็นวิธีที่ใช้บ่อยที่สุดในการวิเคราะห์คลัสเตอร์ ในวิธีนี้ ข้อมูลที่แสดงส่วนประกอบที่คล้ายกันจะถูกจัดกลุ่มเพื่อสร้างคลัสเตอร์

จากนั้นคลัสเตอร์เหล่านี้จะสัมพันธ์กับชุดอื่นๆ ที่แสดงคุณสมบัติเหมือนกันเพื่อสร้างคลัสเตอร์อื่นๆ หลักฐานกลางของวิธีนี้ใน การวิจัยเชิงสำรวจ คือวัตถุที่อยู่ใกล้กันมีความสัมพันธ์กันมากกว่าวัตถุที่อยู่ไกลกัน

วิธีอื่นในการจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นคือวิธีการแบบแบ่งกลุ่ม โดยที่คุณเริ่มด้วยชุดของข้อมูลแล้วแบ่งออกเป็นกลุ่มย่อยที่มีข้อมูลคล้ายคลึงกัน ในวิธีนี้ เกณฑ์การเชื่อมโยงระหว่างคลัสเตอร์ได้รับการกำหนดไว้ดีกว่าเพื่อให้เข้าใจระยะห่างระหว่างคลัสเตอร์และความสัมพันธ์ สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าไม่มีการแบ่งพาร์ติชันข้อมูลเดียวในแบบจำลองการวิเคราะห์นี้

การทำคลัสเตอร์ตาม Centroid

ในวิธีการจัดกลุ่มนี้ คลัสเตอร์จะถูกสร้างขึ้นแต่ถูกกำหนดโดยจุดเวกเตอร์กลางจุดเดียว การใช้อัลกอริธึมการจัดกลุ่มวิธี K-means จะพบจุดศูนย์กลางบนแกนโดยมีวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้ จากนั้นคลัสเตอร์ที่มีขนาดเล็กกว่าจะเชื่อมต่อกับศูนย์กลางนี้ เพื่อลดระยะห่างระหว่างกระจุกและจุดศูนย์กลางนี้

ข้อเสียเปรียบของเทคนิคการวิเคราะห์คลัสเตอร์นี้คือจำนวนคลัสเตอร์ k-clusters ถูกกำหนดตั้งแต่เริ่มต้น การจำกัดการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดง

การจัดกลุ่มตามการกระจาย

วิธีการวิเคราะห์การจัดกลุ่มตามการแจกจ่ายจะจัดกลุ่มข้อมูลเป็นออบเจ็กต์ของการแจกแจงแบบเดียวกัน วิธีนี้เป็น วิธี วิเคราะห์ทางสถิติ ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุด ลักษณะเฉพาะที่แตกต่างกันของวิธีนี้คือการใช้การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายเพื่อรวบรวมวัตถุตัวอย่างจากการแจกแจง

โมเดลนี้ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อไม่จำเป็นต้องแสดงความสัมพันธ์ระหว่างแอตทริบิวต์และวัตถุ อย่างไรก็ตาม ข้อเสียของโมเดลนี้คือ เนื่องจากวัตถุถูกจัดกลุ่มตามแอตทริบิวต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า อาจมีองค์ประกอบของอคติในการจัดกลุ่มเนื่องจากแต่ละอ็อบเจ็กต์ต้องตรงกับการกระจาย

การจัดกลุ่มตามความหนาแน่น

วิธีการจัดกลุ่มตามความหนาแน่นเป็นเทคนิคการวิเคราะห์คลัสเตอร์ที่สี่ที่ใช้กันทั่วไป โดยที่คลัสเตอร์ถูกกำหนดตามความหนาแน่นเมื่อเทียบกับชุดข้อมูลโดยรวม วัตถุในพื้นที่เบาบางคือจุดรบกวนและจุดชายแดน เนื่องจากโดยทั่วไปจะแยกคลัสเตอร์ออกจากการแสดงกราฟิก

DBSCAN เป็นวิธีการจัดกลุ่มตามความหนาแน่นที่ใช้บ่อยที่สุด อย่างไรก็ตาม ข้อเสียของวิธีนี้คือต้องมีความหนาแน่นลดลงเพื่อแสดงความแตกต่างระหว่างสองคลัสเตอร์ ซึ่งมักจะรู้สึกไม่เป็นธรรมชาติ

ตัวอย่างการวิเคราะห์คลัสเตอร์

การวิเคราะห์คลัสเตอร์เป็นประโยชน์ที่ชัดเจน และมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรม ฟังก์ชันการทำงาน และสาขาการวิจัย เพื่อให้เห็นภาพประโยชน์ของการวิเคราะห์คลัสเตอร์ใน การวิจัย ได้ดียิ่งขึ้น ให้เราดูตัวอย่างสองตัวอย่างด้านล่าง

การวิเคราะห์คลัสเตอร์ในตลาดค้าปลีก

แบรนด์มักใช้การวิเคราะห์กลุ่มเพื่อให้เข้าใจถึงการวิจัยพฤติกรรมการซื้อและแนวโน้มโดยใช้ การแบ่งส่วนประชากร ในฐานลูกค้าของตน ปัจจัยบางประการที่มักจะนำมาพิจารณา ได้แก่ ที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ เพศ อายุ รายได้ของครอบครัวต่อปี ฯลฯ

พารามิเตอร์เหล่านี้ให้ความกระจ่างว่ากลุ่มผู้บริโภคต่างๆ ตัดสินใจซื้ออื่นๆ อย่างไร ดังนั้นยักษ์ใหญ่ค้าปลีกจึงใช้ข้อมูลนี้เพื่อสร้างความคล้ายคลึงกันในการทำการตลาดไปยังกลุ่มเป้าหมายดังกล่าว นอกจากนี้ยังช่วยในการเพิ่ม ROI จากการใช้จ่ายในขณะที่ลดการ ปั่นป่วนของ ลูกค้า

การวิเคราะห์คลัสเตอร์ในวิทยาศาสตร์การกีฬา

อีกกรณีการใช้งานประจำวันของการวิเคราะห์คลัสเตอร์อยู่ในด้านกีฬา นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิจัย แพทย์ การจัดการทีม หน่วยสอดแนม ฯลฯ ดูว่าผู้เล่นที่คล้ายคลึงกันมีคะแนนอย่างไรในสถานการณ์ที่แตกต่างกันและประสิทธิภาพในการเล่นกีฬาของพวกเขาเป็นอย่างไร ผู้เล่นจะถูกจัดกลุ่มตามประเภทร่างกาย อายุ ตำแหน่ง และเกณฑ์ที่คล้ายกันเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของพวกเขา

การวิเคราะห์คลัสเตอร์ด้วย QuestionPro

การดูข้อมูลที่ถูกต้องและการวิเคราะห์จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับนักวิจัยและแบรนด์ การใช้ แพลตฟอร์มการวิจัย สำหรับผู้ใหญ่ อย่าง QuestionPro ช่วยให้คุณสามารถรวบรวมข้อมูลการวิจัยและช่วยให้คุณเรียกใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงภายในเครื่องมือเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญแก่คุณ

การ ใช้ QuestionPro ทำให้สามารถเข้าใจลูกค้าของคุณและวัตถุการวิจัยอื่น ๆ ได้ดีขึ้นและตัดสินใจเรื่องนั้นได้อย่างรวดเร็ว ใช้ประโยชน์จากพลังของชุดการวิจัยระดับองค์กรได้แล้ววันนี้!

เรียนรู้เพิ่มเติม ทดลองใช้ฟรี